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姓名

性别

学号

学院

专业

年级

2020级

论文题目

□教师推荐题目£自拟题目

题目来源

社会实践

题目类别

应用研究

指导教师

汪继林

选题的目的、意义(理论意义、现实意义):

智慧旅游推荐系统的研究旨在构建一个集个性化推荐、行程规划、在线咨询及社交互动于一体的综合服务平台。该系统将深度挖掘游客的历史浏览、搜索记录及兴趣偏好，结合地理位置信息，为游客提供精准且符合其需求的旅游目的地、景点、酒店及餐饮推荐。同时，通过智能化的行程规划功能，游客可以轻松创建、编辑并保存多个旅游行程，系统还会根据游客的创建与编辑内容推荐最佳路线。此外，系统还将提供即时的在线咨询与社交互动功能，以全面提升游客的旅游体验。本研究旨在通过这一平台的构建，实现智慧旅游服务的全面升级与个性化需求的精准满足。

智慧旅游推荐系统的研究为智慧旅游领域的发展提供了有力的技术支撑与理论探索。它不仅丰富了旅游推荐算法的研究内容，还为个性化旅游服务的实现提供了新思路。该系统通过整合游客的多元化信息，运用先进的推荐算法，实现了精准且高效的旅游推荐服务，对现有旅游推荐理论进行了有效补充与完善。

智慧旅游推荐系统的构建对于提升旅游行业的智能化水平、优化游客的旅游决策过程具有显著影响。它不仅能够为游客提供更加贴心、个性化的旅游服务，还能帮助旅游服务提供商更好地了解游客需求，实现精准营销与用户反馈管理。此外，该系统的推广与应用还将促进旅游行业的数字化转型与高质量发展，为智慧旅游产业的持续繁荣注入新的活力。同时，通过该系统，游客之间的交流与互动也将得到加强，有助于形成更加紧密的旅游社区与良好的旅游氛围。

选题的研究现状（国内外相关研究综述）：

智慧旅游推荐系统作为旅游信息化领域的关键议题，在国内外均受到了学术界与业界的广泛关注。在国内，随着旅游产业的快速发展与信息技术的持续革新，智慧旅游已成为推动旅游业转型升级的重要力量。学者与科研机构深入探索智慧旅游推荐系统的个性化推荐算法优化、行程规划智能化、用户交互体验提升等方面。同时，政府部门亦积极出台相关政策，为智慧旅游推荐系统的研发与应用提供了坚实的政策保障。

在国外，智慧旅游推荐系统的研究亦取得了长足进步。欧美等发达国家在旅游信息化领域起步较早，智慧旅游推荐系统的研发与应用已相对成熟。学者不仅关注推荐算法的精准性与效率，还积极探索用户行为分析、情感计算等前沿技术在智慧旅游推荐中的应用潜力。此外，国外旅游服务提供商亦积极拥抱智慧旅游趋势，通过构建智慧旅游推荐系统，致力于提升服务质量与用户满意度，进一步吸引游客。

总结国内外研究现状，智慧旅游推荐系统的研究趋势表现为：推荐算法不断精进，从传统的基于内容推荐、协同过滤推荐，到深度学习、强化学习等先进算法的应用，推荐精准度与个性化水平持续提高；行程规划功能日益智能化，能够根据用户需求与偏好，自动生成最优行程方案；用户交互体验持续优化，虚拟现实、增强现实等技术的引入，为用户提供更加沉浸式的旅游体验。

论文(设计)主要内容（提纲）：

第一章是绪论部分，对本研究的研究背景、研究意义、主要工作和文章结构进行了阐述，同时分析研究了国内外相关领域研究现状，包括智慧旅游推荐系统的必要性和项目来源。

第二章是系统关键技术分析，在本章中重点对系统中所要使用的关键技术进行分析，掌握各种关键技术的核心特点与应用场景，包括持久化框架分析，数据库分析，BS架构分析等，为后续开发实现系统奠定基础。

第三章是智慧旅游推荐系统需求分析。在对基于微信平台的开发技术以及智慧旅游推荐系统需求有足够的掌握后就可以有针对性的提出系统需求，主要对系统定位进行了分析，主要是详细阐述了系统需要实现的功能性的以及非功能性的需求。

第四章是智慧旅游推荐系统整体设计。根据需求对系统功能的拆解，针对性的对系统实现方案和整体架构进行了设计，包括系统部署网络构成设计、系统中整体架构设计以及对模块划分方案的设计

第五章是智慧旅游推荐系统详细设计与实现。在本章中在系统概要设计以及功能模块划分的基础上行继续深入分析和设计，给出了系统中各个功能模块的详细设计方案并且给出了系统实现方式，并且最后给出了系统实现效果。

第六章是系统测试，在本章中重点对智慧旅游推荐系统进行了全面的测试，对测试结果的解读表明实现的系统己经达到了当初对系统需求的水平。

最后是结论部分，在该部分中对本研究所做的工作进行了总结，对系统特点成果进行回顾并且对未能实现的部分进行阐述，提出未来改进的方案和思路。

拟研究的主要问题、重点和难点：

智慧旅游推荐系统的研究旨在解决以下几个核心学术问题：首先，如何精准捕捉并分析游客的历史浏览、搜索记录、兴趣偏好及地理位置信息，以实现个性化的旅游目的地、景点、酒店及餐饮推荐；如何智能化地辅助游客进行行程规划，包括日程安排、景点选择、交通方式与住宿预订，并能根据游客的编辑与创建内容推荐最佳路线；如何构建高效的在线咨询系统，以即时响应游客需求，提升服务效率；如何促进游客间的社交互动，分享旅游经历与心得，形成活跃的旅游社区。这些问题构成了本研究的创新点，旨在通过深入分析与论证，为智慧旅游推荐系统的发展提供新的思路与方法。

在智慧旅游推荐系统的研究中，重点与难点并存。重点之一在于个性化推荐算法的优化，需确保算法能够准确捕捉并分析游客的多元化信息，实现精准推荐。同时，行程规划的智能化亦是研究重点，需构建高效且灵活的算法，以满足游客多样化的行程需求。在线咨询系统的构建与优化同样不容忽视，需确保系统的即时响应与高效处理能力。难点方面，个性化推荐算法在面临数据处理与实时更新时，如何保持高效与准确性是一大挑战。行程规划的智能化需考虑多种因素，增加了算法设计的复杂性。在线咨询系统的稳定性与用户体验亦是研究中的难点，需不断优化以提升服务效率。这些重点与难点共同构成了智慧旅游推荐系统研究的核心挑战。

研究目标：

智慧旅游推荐系统的研究旨在达成以下具体目标：首先，通过深度挖掘与分析游客的历史浏览、搜索记录、兴趣偏好及地理位置信息，构建精准的个性化推荐模型，为游客提供符合其需求的旅游目的地、景点、酒店及餐饮推荐；开发高效的行程规划功能，允许游客自主创建、编辑与保存多个旅游行程，同时依据游客的个性化需求推荐最佳路线，提升旅游体验的便捷性与满意度；构建即时响应的在线咨询系统，以快速解答游客在旅游规划与实施过程中的常见问题，优化服务效率与用户体验；搭建游客间的社交互动平台，鼓励游客分享旅游经历、照片与心得，促进旅游信息的交流与共享，构建活跃的旅游社区氛围。同时，系统还需支持旅游服务提供商的产品与服务展示、订单管理、营销与推广及用户评价与反馈管理，以全面提升旅游服务的质量与效率。最终，通过SpringBoot与Vue等技术的运用，实现系统的稳定运行与高效交互，确保研究目标的顺利达成。

研究方法、技术路线、实验方案、可行性分析：

研究方法：本研究将综合运用多种研究方法，包括规范研究法以确立智慧旅游推荐系统的理论基础与设计原则，实证研究法通过实际数据验证系统性能与用户满意度，内容分析法深入挖掘游客行为数据与偏好特征，以及文献分析法总结前人在个性化推荐与旅游信息化领域的研究成果。这些方法共同构成研究工具与手段，旨在发现新现象、提出新观点，并揭示智慧旅游推荐系统的内在规律。

技术路线：本研究的技术路线明确而具体。采用SpringBoot框架构建后端服务，实现用户管理、内容管理、订单处理等功能；利用Vue.js技术栈开发前端界面，提供个性化推荐、行程规划、在线咨询与社交互动等用户体验。在实验设备方面，将依托高性能服务器，确保系统运行的稳定性与可扩展性。

实验方案：鉴于智慧旅游推荐系统的研究性质，本研究无需传统意义上的实验仪器与材料。实验方案聚焦于系统原型的设计与实现，包括个性化推荐算法的训练与优化、行程规划功能的智能化提升、在线咨询系统的即时响应能力提升以及社交互动功能的用户体验优化。实验原理及步骤将遵循软件工程领域的最佳实践，确保系统原型的有效性与可靠性。数据处理与实验结果将通过实际用户测试与反馈进行验证与优化。

可行性分析：本研究对智慧旅游推荐系统的可行性进行了全面系统化的分析。从经济效益角度看，智慧旅游推荐系统能够显著提升旅游业的服务质量与用户体验，吸引更多游客。同时，系统原型的设计与实现依托于成熟的SpringBoot与Vue.js技术栈，以及高性能服务器与云计算资源，确保了技术上的可行性与可扩展性。此外，通过实际用户测试与反馈，将进一步验证系统的实用性与用户满意度。综上所述，本研究提出的智慧旅游推荐系统在技术、经济与社会效益方面均具备较高的可行性。

研究的创新之处：

本研究将深度挖掘个性化推荐算法与旅游信息化的交叉理论，提出新的推荐策略与模型，以更精准地捕捉游客偏好，实现个性化旅游推荐。同时，结合行程规划与社交互动理论，构建综合性的旅游服务框架，为游客提供全方位、多维度的旅游体验。这些理论创新不仅丰富了智慧旅游领域的研究内容，也为系统的设计与实现提供了坚实的理论基础。本研究在研究方法与研究对象上均有所突破。结合用户反馈与行为数据，不断优化推荐算法与行程规划功能，提升系统性能与用户满意度。在研究对象上，本研究聚焦于智慧旅游推荐系统这一新兴领域，针对游客、旅游服务提供商与系统管理员等不同用户群体，提出针对性的功能设计与优化策略，以满足其多样化需求。

进度安排：

（1）2023年7月1日—2023年8月1日，深入调研智慧旅游领域，分析游客需求与旅游服务提供商特性，确定智慧旅游推荐系统毕业设计的选题方向，并完成开题报告的撰写。

（2）2023年8月1日—2023年10月1日，基于SpringBoot与Vue技术栈，进行智慧旅游推荐系统的前端与后端开发设计，包括个性化推荐算法的实现、行程规划功能的搭建、在线咨询与社交互动模块的构建等。

（3）2023年10月1日—2023年12月1日，完善智慧旅游推荐系统的各项功能，设计并实现旅游服务提供商的产品与服务展示等功能，确保系统功能的全面性与实用性。

（4）2023年12月1日—2024年1月1日，整合智慧旅游推荐系统的前端界面与后端逻辑，进行系统的全面测试与优化，确保系统的稳定性与安全性。

（5）2024年2月1日—2024年2月28日，撰写智慧旅游推荐系统的毕业论文初稿，详细阐述系统设计思路、实现过程与测试结果。与指导老师进行深入的沟通交流，根据指导老师的意见与建议对论文与系统进行针对性的修改与完善。

（6）2024年3月1日至3月15日，对智慧旅游推荐系统的用户界面与交互细节进行最后的优化与调整，确保系统的易用性与美观性。同时，准备毕业设计答辩的相关材料，包括系统演示、论文汇报等，确保答辩的顺利进行。提交最终的论文与系统代码等材料。

预期结果：认真查阅资料。收集好数据，认真做好前期准备工作，听从指导老师的教导，合理安排时间，呈现完整的系统，对系统细节做一定修改。

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指导教师意见：

论文选题为，

论文结合专业特点，工作量适中，执行难度适中，同意开题。

指导教师签名：

2023年7月15日

答辩小组意见：

组长签名：

年 月 日